## VISUALISASI DATA COVID19 TAHUN 2021 DI JAWA BARAT MENGGUNAKAN GOOGLE DATA STUDIO
Tumini 1 , Alni Minatania 2
Universitas Panca Sakti Bekasi 1,2
Jl. Raya Hankam No. 54, Jatirahayu, Pondok Melati 1,2
E-mail : kemuningijo@gmail.com 1 , alni.tania99@gmail.com 2

## ABSTRAK
Wabah  virus  corona  telah  melanda  dunia  selama  hampir  tiga  tahun  ini.  Penyakit Coronavirus  Disease (COVID-19) disebabkan  oleh  virus  yang  bernama Severe  Acute  Respiratory  Syndrome  Coronavirus  2 (SARS-COV2 ).  Virus  ini  pertama  kali  muncul  di  Wuhan,  Cina  pada  bulan  Desember  tahun  2019  lalu. Visualisasi  data  adalah  suatu  teknik  analisis  representasi  data  ke  dalam  bentuk  visual.    Visualisasi  data adalah salah satu upaya untuk membantu orang memahami data dengan menempatkan data dalam konteks visual.  Visualisasi  data  dibangun  guna  mempermudah  orang  dalam  memahami  informasi  yang disampaikan. Google  Data  Studio merupakan  alat  visualisasi  data  kolaboratif  yang  bersifat  gratis  yang bekerja  dengan  baik  dengan  produk Google lainnya  seperti Google  Analytics  360  Suite,  Google BigQuery, Google Sheets,You Tube, dan lainnya. Google Data Studio merupakan sebuah alat bisnis yang dapat  digunakan  untuk  melihat  data. Google  Data  Studio mendukung  berbagai  sumber  data,  sehingga mudah  untuk  membuat  laporan  dari  berbagai  sumber.  Jawa  Barat  berada  di  urutan  pertama  sebagai provinsi dengan  jumlah penduduk terbanyak di Indonesia. Jumlah penduduk Jabar sebagaimana tercatat di BPS sebanyak 48.274.162 jiwa.
Kata kunci : visualisasi data, bigquery, covid19 jawa barat

## ABSTRACTS
The corona virus outbreak has swept the world for almost three  years. Coronavirus disease (COVID-19) is caused by a virus called Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-COV2). This virus first  appeared in  Wuhan, China  in  December 2019. Data visualization is a technique of analyzing  data representation in visual form. Data visualization is an attempt to help people understand data by placing data  in  a  visual  context.  Data  visualization  is  built  to  make  it  easier  for  people  to  understand  the information conveyed. Google Data Studio is a free collaborative data visualization tool that works well with other Google products  such as Google Analytics 360 Suite, Google BigQuery, Google Sheets, You Tube, and more. Google Data Studio is a business tool that can be used to view data. Google Data Studio supports multiple data sources, making it easy to generate reports from multiple sources. West Java is in first place as the province with the largest population in Indonesia. The total population of West Java as recorded in the BPS is 48,274,162 people.
Keywords: data visualization, bigquery, west java covid19

## 1. PENDAHULUAN
Wabah virus corona telah melanda dunia selama hampir  tiga  tahun  ini. Penyakit  Coronavirus Disease  (COVID-19) disebabkan  oleh  virus yang  bernama Severe  Acute  Respiratory Syndrome  Coronavirus  2  (SARS-COV2). [12] Virus  ini  pertama  kali  muncul  di  Wuhan,  Cina pada bulan Desember tahun 2019 lalu. Sebagian
besar  orang  yang  terpapar  virus  ini  akan mengalami  gejala  ringan  hingga  sedang,  dan akan  pulih  tanpa  perlu  penanganan  apapun.[6] Virus  ini  menyerang  siapa  saja  baik  itu  anak- anak,  remaja,  orang  dewasa  bahkan    orang lanjut usia sekalipun. Orang yang terpapar virus ini  umumnya  akan  merasakan  demam,  batuk, kelelahan,  serta  kehilangan  indra  penciuman. Namun  pada  beberapa  kondisi,  gejalanya  bis
lebih berat seperti sesak nafas (pneumonia).[7] Setiap harinya angka penyebaran virus ini terus bertambah  baik  itu  yang  baru  terinfeksi, sembuh,  dalam  penanganan  atau  bahkan  yang dinyatakan  meninggal  dunia  sekalipun.  Karena makin  banyaknya  data  yang  bertambah  setiap harinya,  maka dibutuhkan data warehouse  yang memadahi  agar  data  dapat  diolah  secara  cepat dan  tepat.  Selain  gudang  data  yang  memadahi, visualisasi (tampilan) data pun sangat diperlukan  agar  data  yang  ditampilkan  terlihat lebih menarik.
Visualisasi  data  adalah  suatu  teknik  analisis representasi  data  ke  dalam  bentuk  visual. Visualisasi  data  adalah  salah  satu  upaya  untuk membantu  orang  memahami  data  dengan menempatkan  data  dalam  konteks  visual. Visualisasi  data  dibangun  guna  mempermudah orang  dalam memahami informasi yang disampaikan. Jumlah kasus penyebaran COVID-19  sangatlah  banyak,  oleh  karenanya dibutuhkan  suatu  alat  untuk  memvisualisasikan data-data  tersebut.  Salah  satu  alat  yang  cukup terkenal  untuk  visualisasi  data  adalah Google Data Studio.
Pengertian  data  menurut  para  ahli,  secara etimologi definisi data merupakan bentuk jamak dari  “Datum”  yang  dalalm  Bahasa  Latin  bearti pernyataan atau nilai yang diberikan.
Pernyataan  atau  nilai  ini  berasal  dari  proses pengukuran atau pengamatan atas suatu variabel dan  dipresentasikan  dalam  bentuk  tunggal  atau jamak  dari  angka  (numeric),  karakter  (text), gambar (image), atau suara (sound). [1] Visualisasi  data  adalah  istilah  umum  yang menggambarkan  setiap  upaya  untuk  membantu orang  memahami  signifikasi  data  dengan menempatkan data dalam konteks visual. Ketika data  terlalu  rumit  untuk  dipahami,  visualisasi data  adalah  jawaban  untuk  menyederhanakan data  kompleks  menjadi  format  grafis  sehingga lebih mudah untuk dipahami.[2]
Visualisasi  data  merupakan  suatu  cara  untuk menampilkan  data  dalam  bentuk  grafis  agar lebih mudah untuk dipahami. Sebuah visualisasi data  yang  efektif  harus  dapat  menjelaskan  data yang disajikan dengan baik dan membangkitkan rasa  ingin  tahu  dari  pembacanya.  Pengaturan grafik  bukan  hanya  menjelaskan  data  yang mendasarinya, tetapi juga memungkinkan pembaca  untuk  nebgisolasi bagian yang bermasalah  (misalnya  penjualan  produk  yang tidak optimal) untuk dianalisa lebih lanjut.[10]
Google  Data  Studio merupakan  alat  visualisasi data  kolaboratif  gratis  yang  berfungsi  baik dengan  produk Google lainnya  seperti Google Analytics  360  Suite,  DoubleCLICK  Manager, Google  AdWords,  Google  BigQuery,  YouTube, Google  Spreadsheet, dan  lainnya. Google  Data Studio adalah  perangkat  lunak  berbasis  awan yang  merupakan  alat  yang  mudah  digunakan untuk menyajikan data yang rumit menjadi lebih menarik dan mudah dipahami.[3]
Google  Data  Studio menyediakan  berbagai macam  diagram.  Ada  beberapa  diagram  yang digunakan dalam peneltian ini, yakni:

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  mempunyai  dua  tujuan,  yakni tujuan umum dan tujuan khusus. Tujuan umum dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menghasilkan dashboard visualisasi  data  mengenai  kasus penyebaran COVID-19 tahun  2021  di  Provinsi
Jawa  Barat. Dashboard tersebut  diharapkan dapat membantu serta mempermudah
pengambilan keputusan.
Tahapan  dari  penelitian  ini  tergambar  sebagai berikut:
Gambar 2.1. Tahapan Penelitian

## 1. Penentuan Masalah
Berdasrkan  pengamatan  terhadap  laman  web resmi pemantauan kasus penyebaran COVID-19 milik  pemerintahan  Jawa  Barat,  opsi  rentang waktu  yang  tersedia  hanya  dalam  kurun  waktu
satu  minggu  terakhir,  satu  bulan  terkahir,  tiga bulan terkahir, dan semua waktu. Tidak ada opsi untuk  menampilkan  rentang  waktu  satu  tahun terakhir.  Sehingga  menyulitkan  masyarakat dalam  melihat  sejauh  mana  kasus  penyebaran COVID-19 di Jawa Barat sepanjang tahun 2021.

## 2. Studi Literatur
Studi literatur berarti mengumpulkan informasi- informasi  yang diperoleh dengan  mengkaji dari buku,  internet,  atau  pun  pengamatan  terdahulu yang serupa dengan  harapan  memperoleh  suatu kesimpulan  terhadap  masalah  yang  menjadi pembahasan.

## 3. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  cara mengunduh data dari
https://console.cloud.google.com/ dengan nama dataset covid19_open_data . Data yang digunakan  adalah  data  kasus  dari  tanggal  01 Januari 2021 sampai dengan 31 Desember 2021.

## 4. Pengolahan Data
Pada tahap ini memperlihatkan proses penyaringan  data  dari  yang  berjumlah  jutaan menjadi  jumlah  data  yang  dibutuhkan.  Hasil dari  penyaringan  data  tersebut  disimpan  dalam format  .csv  sebelum  akhirnya  divisualisasikan menggunakan Google Data Studio.

## 5. Visualisasi Data
Tahapan ini menjelaskan tata cara atau langkah- langkah  dalam  pembuatan dashboard .  Dimulai dari  pemilihan  sumber  data (datasource), pembuatan  grafik,  sampai  dengan  mendesian grafik-grafik tersebut menjadi sebuah dashboard .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Visualisasi  data  merupakan  suatu  cara  untuk menampilkan  data  dalam  bentuk  grafis  agar lebih mudah untuk dipahami. Sebuah visualisasi data  yang  efektif  harus  dapat  menjelaskan  data yang disajikan dengan baik dan membangkitkan rasa  ingin  tahu  dari  pembacanya.  Pengaturan grafik  bukan  hanya  menjelaskan  data  yang mendasarinya, tetapi juga memungkinkan pembaca  untuk  mengisolasi  bagian  yang bermasalah  (misalnya  penjualan  produk  yang tidak optimal) untuk dianalisa lebih lanjut.[10]

## 3.1 Tahap Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini bersumber  dari Google  BigQuery dengan  nama dataset covid19_open_data. BigQuery merupakan  cloud  data  warehouse  (CDW) yang memungkinkan  untuk  menjalankan  kueri  yang super  cepat  terhadap  set  data  besar  yang ukurannya  mendekati Terabyte atau Petabyte hanya dalam hitungan detik.[11]
Gambar 3.1Tampilan awal Google Bigquery
Lakukan  registrasi  dengan  akun Google, kemudian    masuk  ke  menu BiqQuery .  Pada kotak pencarian ketikan covid19_open_data.

## Gambar3.2 Dataset Covid19
Pada  saat  penulis  melakukan  riset,  dataset  ini terdiri dari 21.080.034 baris yang berisikan data kasus  dari  seluruh  dunia.  Data  tersebut  terakhir diperbarui pada 06 Juli 2022
Gambar 3.3 Sample Dataset
3.2 Tahap Pengolahan Data
Dari  21  juta  data  tersebut  disaring  kembali menjadi  9.855  data.  Data  tersebut  terdiri  dari 16 field ,  yakni  Negara,  Provinsi,  Kabupaten, Kode  Pos,  Luas  Area,  Lokasi  Geometri,
Tanggal, Baru Terkonfirmasi, Total Terkonfirmasi, Baru Meninggal, Total Meninggal,  Baru  Sembuh,  Total  Sembuh, Populasi Pria, Populasi Wanita, Total Populasi. Query berikut yang digunakan untuk menyaring field-field di atas:

## SELECT
country_name AS Negara, subregion1_name AS Provinsi, subregion2_name AS Kabupaten, subregion2_code AS Kode_Pos, area_sq_km AS Luas_Wilayah, location_geometry AS Lokasi_Geometri, date AS Tanggal, new_confirmed AS Baru_Terkonfirmasi, cumulative_confirmed AS Total_Terkonfir masi, new_recovered AS Baru_Sembuh, cumulative_recovered AS Total_Sembuh, new_deceased AS Baru_Meninggal, cumulative_deceased AS Total_Meninggal, population_male AS Populasi_Pria, population_female AS Populasi_Wanita, population AS Total_Populasi,
FROM `bigquery-public- data.covid19_open_data.covid19_open_dat a` WHERE country_name = 'Indonesia' AND su bregion1_name = 'West Java' AND subregi on2_name IS NOT NULL AND date BETWEEN ' 2021-01-01' AND '2021-12-31' ORDER BY date , subregion2_name ASC
Ketika  diimplementasikan  dalam query -nya bigquery hasilnya sebagai berikut:
Gambar 3.4 Query untuk mengambil dataset
Perintah SELECT yang berarti “pilih” berfungsi
untuk memilih field atau record data yang akan diambil dari dataset tersebut.
Perintah AS yang  berarti  “sebagai”  dalam Bahasa  Indonesia,  berfungsi  untuk  mengubah nama field asli menjadi nama filed sesuai yang diinginkan.  Dari  kasus  di  atas  ada  beberapa field  yang  diubah  namanya  dari  nama  aslinya, yaitu:
Field country_name diubah menjadi Negara. Field subregion1_name diubah menjadi Provinsi. Field subregion2_name diubah menjadi Kabupaten. Field subregion2_code diubah menjadi Kode_Pos. Field area_aq_km diubah menjadi Luas_Wilayah. Field location_geometry diubah menjadi Lokasi_Geometri. Field date diubah menjadi Tanggal. Field new_confirmed diubah menjadi Baru_Terkonfirmasi. Field  cumulative_confirmed diubah  menjadi Total_Sembuh. Field new_recovered diubah menjadi Baru_Sembuh. Field  cumulative_recovered diubah  menjadi Total_Sembuh. Field new_deceased diubah menjadi Baru_Meninggal. Field  cumulative_deceassed dubah  menjadi Total_Meninggal. Filed population_male diubah menjadi Populasi_Pria. Field population_female diubah menjadi Populaasi_Wanita. Field population diubah menjadi Total_Populasi.
Perintah FROM yang  berarti  “dari”  berfungsi untuk    menentukan  dari  basis  data (database) mana data tersebut diambil. Pada kasus ini data diambil dari dataset yang tersedia dengan nama
dataset covid19_open_data .
Perintah WHERE berfungsi  untuk  menyaring data  mana  (dari  hasil SELECT )  yang  akan ditampilkan  yang  telah  memenuhi  syarat tertentu.  Di  sini  data  yang    akan  ditampilkan ialah  data  dengan field  country_name yang memiliki nilai “Indonesia” dan field subregion1_name dengan  nilai  “West  Java” dan  nilai  dari subregion2_name tidak  boleh kosong dan filed date dengan rentang nilai data
dari  01  Januari  2021  sampai  dengan  31 Desember 2021.
Perintah ORDER BY berfungsi untuk mengurutkan  data,  di  sini  data  diurutkan berdasarkan  tanggal  dan  nama  kabupaten dengan model pengurutan ASCENDING . Adapun  hasil  dari  perintah query tersebut adalah:
Gambar 3.5 Hasil Query

## 3.3 Tahap Visualisasi
Pada  tahap  ini  data  yang  telah  diperoleh  dari Google  BigQuery akan  diubah  menjadi  bentuk grafis agar lebih mudah dibaca. Jika  menggunakan  sumber  data (data  source) dari Google  BigQuery ,  maka  tampilan  akan langsung  ditujukkan  ke  halaman  lembar  kerja, bukan halaman utama dari Google Data Studio.
Gambar 3.6 Tampilan Awal Google Data Studio

## 3.3.1 Grafik Kasus Baru
Grafik  kasus  baru  dibuat  menggunakan  grafik “Time  Series”. Grafik  kasus  baru  terdiri  dari tiga  jenis,  yakni  grafik  “Baru_Terkonfimasi”, “Baru_Meninggal”, serta “Baru_Sembuh”. Pada bagian setup, untuk grafik “Baru_Sembuh” pada kolom  dimensi  diiskan  tabel  “Tanggal”  dan untuk  metriksnya  pilih  “Baru_Sembuh”.  Hal tersebut berlaku pula untuk grafik “Baru_Terkonfirmasi” dan “Baru_Meninggal”
Gambar 3.6 Pengaturan Data
Untuk  membedakan  satu  dengan  yang  lainnya, tiap  grafik  memiliki  warna  yang  berbeda. Warna biru mewakili grafik “Baru_Terkonfimasi, warna merah untuk grafik
“Baru_Meninggal”,  serta  warna  hijau  untuk grafik “Baru_Sembuh”.
Gambar 3.7 Grafik Kasus Baru
Terlihat  dari  grafik  di  atas,  baik  grafik  grafik unutk  kasus  baru  yang  terkonfirmasi  ataupun kasus  baru  yang  meninggal  dunia  mengalami penurunan  pada  akhir  Maret  sampai  dengan awal  April,  hal  tersebut  bertepatan  dengan
pemberlakuannya  PSBB  proposional  di  Jawa Barat  yang  berlangsung  sejak  23  Maret  2021 sampai dengan 5 April 2021.[9]
3.3.2 Grafik  Total  Kasus  Berdasarkan Kabupaten Grafik kasus baru digambarkan dengan manggunkana  grafik “Pie  Chart”. Grafik  total kasus terdiri dari tiga warna yang mewakili tiap- tiap  kasus.  Warna  biru  untuk  total  kasus terkonfirmasi,  warna  merah  untuk  total  kasus meninggal, dan yang terakhir warna hijau unutk total kasus sembuh.
Gambar 3.8
Pengaturan Grafik Kasus Berdasarkan
Kabupaten
Pada  bagian  setup,  untuk  grafik  “SEMBUH” pada kolom dimensi disikan tabel  “Kabupaten”
dan untuk dimensinya pilih tabel “Total_Sembuh”.  Hal  tersebut  berlaku  pula untuk  grafik  “TREKONFIRMASI”  dan  grafik “MENINGGAL”.
Gambar 3.9 Grafik Kasus Berdasarkan
Kabupaten
Dapat  dilihat  bahawa  Kabupaten  Bekasi menduduki  peringkat  pertama  untuk  kasus terkonfirmasi  tertinggi  yaitu  sebesar  24,7%.
Kasus kematian tertinggi diduduki oleh Kabupaten  Depok  dengen  presentasi  sebesar 15,2%.    Kasus  kesembuhan  tertinggi  diduduki oleh Kabupaten Bekasi dengan angka presentase sebesar 26,1%. 3.3.3 Grafik Penyebaran Berdasarkan Populasi Grafik  ini  menjelaskan  mengenai  perbandingan total  kasus  terkonfirmasi  terhadap  total  kasus populasi  di  tiap-tiap  kabubaten.  Grafik  ini dibuat  dengan  menggunakan  grafik “Bar Chart”.
Gambar 3.10 Pengaturan Grafik Penyebaran berdasarkan Populasi
Pada  bagian  setup,  untuk  dimensi  disikan  tabel
Kabupaten dan metriksnya pilih Total_Terkonfirmasi dan Total_Populasi.
Gambar 3.10 Grafik Penyebaran berdasarkan
Populasi
Dari  grafik  di  atas  dapat  dilihat  bahwa  kasus
tertinggi  ditempati  oleh  Kabupaten  Bekasi dengan  total  kasus  terkonfirmasi  sebanyak 7.990.017  kasus  dari  total  populasi  penduduk sebanyak 888.042.076. Kasus terendah diduduki oleh  Kabupaten  Indramayu  dengan  total  kasus terkonfirmasi sebanyak 716.766 kasus dari total populasi penduduk sebanyak 276.421.657.

## 3.3.4 Grafik Total Kasus dan Populasi
Tujuan  dari  dibuatnya  grafik  ini  adalah  untuk mengetahui  total  kasus  maupun  total  populasi penduduk  di  Provinsi  Jawa  Barat  sepanjang tahun 2021. Grafik ini dibuat dengan menggunakan grafik “Score Card”.

## Gambar 3.11 Pengaturan Grafik Total Kasus
dan Populasi
Pada grafik total tekonfirmasi untuk metriksnya di  isi  dengan  tabel  Total_Terkonfirmasi,  untuk grafik  total  sembuh  kolom  metriksnya  di  isi dengan  tabel  Total_Sembuh,  grafik  total meninggal  pada  kolom  metriksnya  diisikan tabel Total_Meninggal, begitupun dengan grafik total  populasi  pada  kolom  metriksnya  diisikan tabel Total_Populasi.
Gambar 3.12 Grafik Total Kasus dan Populasi
Dari grafik di atas dapat dijelaskan  bahwa total kasus terkonfirmasi COVID-19 sepanjang tahun 2021  sebanyak  32,3  juta  kasus,  untuk  kasus sembuh  sebanyak  27,0  juta  kasus,  dan  untuk kasus  meninggal  dunia  sebanyak  299,4  ribu kasus dari total penduduk sebanyak 7,1 miliar.

## 3.3.5 Dashboard
Dashboard adalah suatu alat yang dipergunakan dalam menyajikan dan menampilkan kebutuhan informasi  secara  sekilas  untuk  organisasi. Dashboard ini  dapat  memberikan  tampilan antarmuka  dengan  berbagai  bentuk  seperti laporan,  indikator  visual,  diagram,  mekanisme alert,  yang  dipadukan  dengan  informasi  yang relevan dan dinamis.  Konsep kinerja dashboard sudah  ada  selama  bertahun-tahun,  dashboard telah  banyak  diadopsi  oleh  perusahaan  atau kalangan bisnis.
Hasil  dari  visualisasi  data  di  atas  dikumpulkan kemudian disusun menjadi suatu dashboard .
Gambar 3.12 Dashboard Covid19 Jawa Barat
2021

## 4. KESIMPULAN
Berdasrkan  pembahasan  yang  telah  diuraikan pada  bab-bab  sebelumnya,  maka  peneliti  dapat mengambil kesimpulan dari penelitian mengenai  Visualisasi  Data COVID-19 Tahun
2021  di  Provinsi  Jawa  Barat  adalah  sebagai berikut:
1.  Sumber  data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  diambil  dari BigQuery dengan  nama dataset  covid19_open_data . Data  yang  digunakan  merupakan  data kasus sepanjang tahun 2021. 2.  Data  tersebut  divisualisasikan  dengan menggunakan platform Google Data Studio dan menghasilkan sebuah
dashboard mengenai  kasus  penyebaran COVID-19 di  provinsi  Jawa  Barat  yan terdiri  dari  grafik  kasus  baru,  grafik  total kasus, serta grafik peta penyebaran.
3.  Hasil  visualisasi  menunjukan,  pada  grafik kasus  baru  yang  terkonfirmasi  ataupun
kasus baru yang meninggal dunia mengalami  penurunan  pada  akhir  Maret sampai  dengan  awal  April,  hal  tersebut bertepatan dengan pemberlakuannya Pembatasan  Sosial  Berskala  Besar  (PSBB) proposional di Jawa Barat yang berlangsung  sejak  23  Maret  2021  sampai dengan 5 April 2021.[9]

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D. Sawitri, “Revolusi Industri 4.0 : Big Data
Menjawab Tantangan Revolusi  Industri  4.0,” J.  Ilm.
Maksitek , vol. 4, no. 3, pp. 1– 9, 2019.
[2] Heri  Purnadi,  “Pemanfaatan  Google Spreadsheet Dan Google Data Studio  Sebagai  Dashboard Suhu  Dan  Kelembaban  Di Laboratorium,” Insa.  Metrol. PPSDK , vol. 1, no. 1, pp. 28– 33, 2021, doi: 10.55101/ppsdk.v1i1.639
[3]  D.  Apriani,  M.  Aan,  and  W.  E.  Saputra, “Data  Visualization  Using Google  Data  Studio,” Int.  J. Cyber IT Serv. Manag. , vol. 2, no.  1,  pp.  11–19,  2022,  doi:
10.34306/ijcitsm.v2i1.68.
[4]  E.  Riana,  “Implementasi  Cloud  Computing Technology  dan  Dampaknya Terhadap Kelangsungan Bisnis  Perusahaan  Dengan Menggunakan  Metode  Agile dan Studi Literatur,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) ,  vol.  7,  no.  3,  p. 439, 2020, doi: 10.30865/jurikom.v7i3.2192.
[5]  W.  P.  Cendana  and  E.  P.  Silmina, “Visualization  of  COVID-19 Data  in  Yogyakarta  City Using  Data  Studio,” Conf. Senat. STT Adisutjipto
Yogyakarta ,  vol.  7,  pp.  189– 200, 2022, doi: 10.28989/senatik.v7i0.444.
[6] Pikokabsi.bekasikab.go.id.Kasus Covid- 19.Diakses pada 15 Mei 2022,
dari https://pikokabsi.bekasikab.go .id/lihat/kasus_covid [7] Covid19.go,id.Peta Sebaran.Diakses pada 15 Mei 2022, dari https://covid19.go.id/peta- sebaran [8] Sartono, Bagus dan Aep Hidayatulloh.(2021).Visualisa si Data Yang Efektif.Bogor:PT Penerbit IPB Press [9]  News.detik.com.Ridwan  Kamil  Perpanjang PSBB  Jabar  Hingga  5  April 2021.Diakses  pada  3  Juli 2020, dari https://news.detik.com/berita- jawa-barat/d-5504722/ridwan- kamil-perpanjang-psbb-jabar- hingga-5-april-2021
[10] Lee, Christopher.(2018).Belajar Visualisasi
Data dengan Grafis dan Infografis Step-by- step.Jakarta:PT  Elex  Media Komputindo [11]  Support.gooogle.com.BigQuery  Export untuk  Analytics.Dikase  pada 18 Juli 2022, dari https://support.google.com/an alytics/answer/3437618?hl=id
[12]  Pikobar.jabarprov.go.id.Informasi  Covid- 19.Diakses pada 15 Mei 2022, dari https://pikobar.jabarprov.go.id
/info/covid-19